基于深度支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)的軸承運(yùn)行可靠性評(píng)估

肖文榮， 陳法法， 陳保家

(1.三峽大學(xué) 水電機(jī)械設(shè)備設(shè)計(jì)與維護(hù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002；2.西安交通大學(xué) 陜西省機(jī)械產(chǎn)品保障與診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710049)

可靠性被定義為產(chǎn)品在規(guī)定的條件下，規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，完成規(guī)定功能的能力，它的概率度量被稱為可靠度。實(shí)踐層面上，可靠度的準(zhǔn)確計(jì)算是以大量的失效樣本作為基礎(chǔ)的，是一個(gè)從一般(總體)到特殊(個(gè)體)的映射過程，它往往更強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品的“共性”。這使得現(xiàn)有的機(jī)械可靠性評(píng)估方式在強(qiáng)調(diào)“共性”的場(chǎng)合，如產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造階段，總能取得相當(dāng)好的應(yīng)用效果，而在一些需要強(qiáng)調(diào)產(chǎn)“個(gè)性”的場(chǎng)合，如產(chǎn)品的使用階段，由于工作環(huán)境與工作狀況千差萬別，其結(jié)果常常難以達(dá)到令人滿意的效果。產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與制造者，通常面對(duì)的是大批的產(chǎn)品；而產(chǎn)品使用者面對(duì)的總是某臺(tái)具體而微的設(shè)備?，F(xiàn)有的可靠性指標(biāo)體系，還不能很好地服務(wù)于產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到運(yùn)行的整個(gè)壽命周期，特別是在產(chǎn)品的運(yùn)行階段還需要有所創(chuàng)新[1]。對(duì)一些如軸承等長壽命機(jī)械產(chǎn)品，其失效樣本數(shù)據(jù)更加難以獲取或獲取成本高昂，則其壽命概率分布模型也難以準(zhǔn)確獲得。這迫使人們不得不轉(zhuǎn)換思路，更多的從設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)上著手，冀望更加準(zhǔn)確的評(píng)估設(shè)備的運(yùn)行可靠性。

鄭龍等[2]綜合利用長壽命、高可靠性產(chǎn)品的性能退化數(shù)據(jù)和marker數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品可靠性進(jìn)行建模，并給出了模型參數(shù)的估計(jì)方法。張?jiān)频萚3]針對(duì)數(shù)控轉(zhuǎn)臺(tái)可靠性高、壽命長、失效樣本數(shù)據(jù)少的情況，通過測(cè)量轉(zhuǎn)臺(tái)不同角度回轉(zhuǎn)精度的性能退化，采用虛擬增廣原理擴(kuò)展試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到數(shù)控轉(zhuǎn)臺(tái)的偽失效壽命，開展了數(shù)控轉(zhuǎn)臺(tái)的可靠度評(píng)估。王新剛等[4]通過將剛度累積損傷理論引入振動(dòng)微分方程，結(jié)合隨機(jī)有限元法和可靠性基本理論，推導(dǎo)出在考慮剛度退化下具有隨機(jī)參數(shù)的振動(dòng)傳遞路徑系統(tǒng)的傳遞可靠度和可靠性靈敏度數(shù)學(xué)模型。于繁華等[5]運(yùn)用利用穩(wěn)健設(shè)計(jì)理論，建立了機(jī)械零部件動(dòng)態(tài)可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，為機(jī)械零部件的動(dòng)態(tài)可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。賈慶軒等[6]面向空間機(jī)械臂在軌操作任務(wù)的高可靠性需求，基于運(yùn)動(dòng)可靠性影響因素多層映射模型開展靈敏度分析，為空間機(jī)械臂任務(wù)規(guī)劃和控制決策制定提供理論依據(jù)。秦犖晟等[7]綜合考慮不同失效模式對(duì)軸承可靠性的影響,針對(duì)軸承試驗(yàn)中完全失效的數(shù)據(jù),利用Bootstrap法構(gòu)造軸承壽命分布參數(shù)的先驗(yàn)分布,依據(jù)Bayes法估計(jì)出相應(yīng)的后驗(yàn)分布,并對(duì)后驗(yàn)期望修偏即可獲得軸承壽命分布參數(shù)，該方法有助于尋找軸承設(shè)計(jì)過程中存在的缺陷，提高軸承的可靠度。Dai等[8]利用機(jī)械加工過程的信號(hào)特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)的時(shí)間數(shù)據(jù)，擬合設(shè)備退化模型，根據(jù)失效閾值和由偽故障特征分布模型得到的可靠性曲線，建立了一種有效的可靠性評(píng)估方法。何正嘉曾在《機(jī)械設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估的發(fā)展與思考》[9]一文中指出：“基于大樣本條件并依賴概率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到的平均可靠性難以滿足個(gè)體設(shè)備的運(yùn)行可靠性評(píng)估需求?！痹O(shè)備的故障既是狀態(tài)也是過程。而設(shè)備的運(yùn)行信息便是這個(gè)狀態(tài)與過程的時(shí)實(shí)反應(yīng)，特別是旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動(dòng)響應(yīng)信息更是具有獲取方便、數(shù)據(jù)量大且豐富的特點(diǎn)，這些都為運(yùn)行可靠性的個(gè)性化度量提供了數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)保障。

1 支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)

1.1 理想證據(jù)空間

在科學(xué)研究中，證據(jù)通常用來支持或者否定一個(gè)假設(shè)，證據(jù)的收集一般是通過對(duì)自然現(xiàn)象或試驗(yàn)的觀察來獲取的[10-11]。一臺(tái)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是否正常，通常是通過檢驗(yàn)設(shè)備的運(yùn)行性能參數(shù)來確認(rèn)的，這些運(yùn)行參數(shù)在此即充當(dāng)了證據(jù)的功能。

設(shè)某機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)可以由k個(gè)運(yùn)行參數(shù)h1,h2,…,hk描述，則可得到證據(jù)向量x=(h1,h2,…,hk)T(在不致引起歧義的情況下，下文中仍簡(jiǎn)稱其為證據(jù))。

考察上述設(shè)備的任一過程狀態(tài)，如果該過程證據(jù)集內(nèi)的所有證據(jù)向量都包含于上述超球內(nèi)，說明此設(shè)備在該時(shí)刻處于正常運(yùn)行狀態(tài)，即設(shè)備在該時(shí)刻是可靠的；反之，如果所有證據(jù)向量都不在上述超球內(nèi)，則說明此設(shè)備在該時(shí)刻處于非正常運(yùn)行狀態(tài)，即設(shè)備在該時(shí)刻是不可靠的。綜上論述，在理想狀態(tài)下，設(shè)備的可靠性處于一種簡(jiǎn)單的“0，1”二值邏輯狀態(tài)。

1.2 支持證據(jù)空間

考慮設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行環(huán)境和檢測(cè)方法，證據(jù)的效力不免會(huì)存在一定程度的污染和檢測(cè)誤差。證據(jù)受干擾小、提取精度高，證據(jù)的證據(jù)力就較強(qiáng)；證據(jù)受干擾嚴(yán)重、提取精度低，證據(jù)的證據(jù)力也就較弱。證明力強(qiáng)的，將其定義為有效證據(jù)，應(yīng)該極力的保存；證明力弱的，定義為無效證據(jù)，則應(yīng)該盡量剔除。如何去偽存真，最大可能地保留有效證據(jù)，而去除無效證據(jù)，這將是下面將要討論的問題。

(1)

式(1)是一個(gè)二次優(yōu)化問題，可以用拉格朗日乘數(shù)法求極值，如式(2)

(2)

式中，αi為拉格朗日乘子。

為了更好地區(qū)分證據(jù)的有效性，下面將證據(jù)映射到一個(gè)高維的證據(jù)空間，在該空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)證據(jù)的區(qū)分與選擇。引入核函數(shù)K(xi,xj)，則式(2)可以改定為

(3)

通過對(duì)式(3)求偏導(dǎo)，可以得到拉格朗日乘子αi的值，進(jìn)而可以得到最小超球的圓心

(4)

(5)

凡是滿足式(6)，即在這個(gè)超球表面或以內(nèi)的證據(jù)，稱之為有效證據(jù)；反之，則稱之為無效證據(jù)。同時(shí)，得到的這個(gè)超球體稱之為支持證據(jù)空間。為了更形象地了解支持證據(jù)空間的形成，可參見圖1。

(6)

1.3 支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)

設(shè)備經(jīng)調(diào)試、檢驗(yàn)并確認(rèn)其各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)指標(biāo)都符合質(zhì)量技術(shù)要求后，采集得到的證據(jù)稱之為標(biāo)定證據(jù)，這些證據(jù)都是設(shè)備正常運(yùn)行的有力支撐。若在設(shè)備的任一運(yùn)行時(shí)段提取證據(jù)，在此時(shí)段設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)未知，稱提取的證據(jù)為過程證據(jù)。

圖1 支持證據(jù)空間示意圖

(1)Ωt?Ωc

如圖2(a)所示，過程證據(jù)空間完全包含于標(biāo)定證據(jù)空間內(nèi)，即所有證據(jù)都表明該設(shè)備在該過程時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)沒有發(fā)生變化，設(shè)備的運(yùn)行可靠性Rt=1。

(2)Ωt∩Ωc=φ

如圖2(b)所示，過程證據(jù)空間與標(biāo)定證據(jù)空間完全沒交集，即所有證據(jù)都表明設(shè)備在該過程時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生了根本性的變化，設(shè)備的運(yùn)行可靠性Rt=0。

(3)φ<ΩI=Ωt∩Ωc<Ωt

如圖2(c)所示，過程證據(jù)空間與標(biāo)定證據(jù)空間相交，設(shè)ΩI是Ωt與Ωc的交集，VI與Vt分別是ΩI與Ωt的體積，則表明有Rt=VI/Vt×100%的證據(jù)顯示設(shè)備在該過程時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生了變化，相應(yīng)的，稱Rt為設(shè)備此時(shí)的運(yùn)行可靠性，式中空間體積VI與Vt可以根據(jù)空間幾何知識(shí)求解，在此不予贅述。

圖2 支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)原理圖

綜上，設(shè)備的在任意時(shí)刻t的運(yùn)行可靠性Rt以分段函數(shù)的形式表示為

(7)

式中，tcf表示設(shè)備完全失效的時(shí)間。

上述分析過程實(shí)質(zhì)上是一個(gè)建立在支持證據(jù)空間上的統(tǒng)計(jì)過程，故稱這種運(yùn)行可靠性評(píng)估方法稱為支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)(support evidence statistics, SES)。

2 深度卷積稀疏自編碼原理簡(jiǎn)介

從監(jiān)測(cè)信號(hào)中提取證據(jù)或特征以往更多地依賴人工與經(jīng)驗(yàn)，受人為因素影響較大。深度自編碼器由多個(gè)自編碼器堆疊而成，是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)[15-16]，也是一種基于大數(shù)據(jù)的特征自動(dòng)提取技術(shù)，能更好地減少證據(jù)提取受人為因素的影響。

2.1 自編碼器

標(biāo)準(zhǔn)的自編碼器是一個(gè)三層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含輸入層、隱藏層和輸出層，結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 自編碼器結(jié)構(gòu)圖

誤差函數(shù)J0定義為輸入與輸出的二范數(shù)，即：

(8)

2.2 卷積自編碼器

標(biāo)準(zhǔn)自編碼器中隱藏層的編碼過程和解碼過程一般由對(duì)稱的若干全連接層組成。而卷積自編碼器的隱藏層在上述的編碼和解碼過程中可以加入了卷積層和池化層[17]，其加入方法可以是對(duì)稱的，也可以是非對(duì)稱的。

卷積層使用的是相同的卷積核，其參數(shù)共享(或稱權(quán)值共享)，因此只需要存儲(chǔ)一組卷積參數(shù)。單一卷積核對(duì)特征的提取有限, 故在卷積層一般使用多卷積核以獲取不同的特征。由于卷積核權(quán)值共享，卷積網(wǎng)絡(luò)與全連接網(wǎng)絡(luò)相比，參數(shù)大為減少，模型規(guī)模也相應(yīng)縮小。卷積運(yùn)算也可以使振動(dòng)信號(hào)的特征增強(qiáng)，使卷積網(wǎng)絡(luò)具有更好的抗噪特性。

2.3 卷積稀疏自編碼器

對(duì)卷積自編碼器的隱藏層神經(jīng)元激活函數(shù)添加L1正則約束，促使隱藏層神經(jīng)元處于激活狀態(tài)，從而增強(qiáng)隱藏層的特征學(xué)習(xí)；對(duì)隱藏層神經(jīng)元激活函數(shù)添加L2正則約束，可以防止模型過擬合，則式(8)可以改寫為

(9)

式中:λ為懲罰項(xiàng)權(quán)重;m為中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù);β為正則項(xiàng)權(quán)重;w為權(quán)重向量，即權(quán)重矩陣W和W′中的行向量;all表示對(duì)權(quán)重向量。以上便形成了所謂的深度卷積稀疏自編碼(deep convolution sparse auto-encoder，DCSAE)。

DCSAE是在標(biāo)準(zhǔn)自編碼器基礎(chǔ)上，為了更好地從振動(dòng)信號(hào)中提取信號(hào)特征，防止過擬合而發(fā)展出來的，它與深度自編碼器有相似的結(jié)構(gòu)和相似的使用方法。

3 基于深度支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)的運(yùn)行可靠性

機(jī)械設(shè)備工作環(huán)境復(fù)雜，軸承時(shí)域振動(dòng)信號(hào)易受噪聲影響。DCSAE以含噪時(shí)域振動(dòng)信號(hào)為輸入重建時(shí)，隱藏層會(huì)學(xué)習(xí)噪聲信息，為降低噪聲影響，對(duì)每組采集的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，加以不同強(qiáng)度的高斯白噪聲信號(hào)作為模型輸入，對(duì)DCSAE模型進(jìn)行訓(xùn)練，提取證據(jù)特征。DCSAE提取特征結(jié)合支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)稱為深度支持證據(jù)統(tǒng)計(jì)方法(deep support evidence statistics, DSES)，其軸承運(yùn)行可靠性評(píng)估方法流程,如圖4所示。

圖4 基于DSES的軸承運(yùn)行可靠性評(píng)估流程圖

基于DSES的軸承運(yùn)行可靠性評(píng)估過程結(jié)構(gòu)圖，主要包括以下幾個(gè)步驟。

(1) 標(biāo)定原始信號(hào)采集：采集運(yùn)行滾動(dòng)軸承時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行歸一化處理后，得到標(biāo)定原始信號(hào)；

(2) 標(biāo)定信號(hào)加噪：對(duì)標(biāo)定原始信號(hào)加若干組(例如：5組)隨機(jī)強(qiáng)度的高斯白噪聲，從而得到若干組(5組)標(biāo)定加噪信號(hào)；

(3) DCSAE模型訓(xùn)練：以標(biāo)定加噪信號(hào)為輸入，以對(duì)應(yīng)的原始信號(hào)為標(biāo)記，對(duì)深度稀疏自編碼器開展訓(xùn)練；

(4) 標(biāo)定證據(jù)空間生成：以標(biāo)定原始信號(hào)為已完成訓(xùn)練的DCSAE模型的輸入和標(biāo)記，得到特征數(shù)據(jù)，并組成標(biāo)定證據(jù)集，以1.2節(jié)的方法構(gòu)建標(biāo)定證據(jù)空間；

(5) 過程信號(hào)采集：實(shí)時(shí)采集運(yùn)行滾動(dòng)軸承時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行歸一化處理后(此處除以與標(biāo)定信號(hào)歸一時(shí)相同的系數(shù))，得到標(biāo)定信號(hào)；

(6) 過程證據(jù)空間生成：以過程信號(hào)為輸入與標(biāo)記，方法同步驟(4)，構(gòu)建過程證據(jù)空間；

(7) 運(yùn)行可靠度計(jì)算：以1.3節(jié)的方法，通過標(biāo)定證據(jù)空間Ωc與過程證據(jù)空間Ωt，計(jì)算設(shè)備在任意時(shí)刻t的運(yùn)行可靠性Rt；

(8) 數(shù)據(jù)更新：生成并構(gòu)建新的過程證據(jù)空間，得到新的運(yùn)行可靠性；

(9) 模型更新：隨著數(shù)據(jù)更新，經(jīng)過判斷，添加新的數(shù)據(jù)為標(biāo)定信號(hào)，重復(fù)步驟(2)～(4)，得到新的標(biāo)定證據(jù)空間。

(10) 過程循環(huán)：重復(fù)步驟(5)～(7)。

4 案例分析

4.1 航空軸承壽命試驗(yàn)

數(shù)據(jù)來源于美國辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)中心(NSF I/UCR Center on Intelligent Maintenance Systems(IMS))的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子軸承疲勞壽命試驗(yàn)，一共包含三組，分別為data1、data2和data3。試驗(yàn)裝置外形和結(jié)構(gòu)可參考文獻(xiàn)[18]。試驗(yàn)臺(tái)由交流電機(jī)驅(qū)動(dòng)，利用帶傳動(dòng)將動(dòng)力傳到試驗(yàn)臺(tái)主軸上，可以對(duì)四個(gè)主軸承進(jìn)行疲勞壽命試驗(yàn)。軸承徑向載荷利用彈性裝置加載，大小為60 001 bs；軸向載荷為0；軸的轉(zhuǎn)速為2 000 r/min。利用PCB 353B33振動(dòng)加速度傳感器采集每個(gè)軸承水平和豎直兩個(gè)方向的振動(dòng)加速度信號(hào)，采樣頻率為20 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)為20 480。試驗(yàn)每20 min數(shù)據(jù)記錄一次，試驗(yàn)結(jié)束后，3#軸承出現(xiàn)內(nèi)圈失效，4#軸承出現(xiàn)外圈和滾動(dòng)體復(fù)合故障。

4.2 數(shù)據(jù)分析

4.2.1 初步分析

試驗(yàn)數(shù)據(jù)data3共采集2 156個(gè)記錄，計(jì)718.7 h。分析過程中，將每個(gè)記錄平分為10份，共得21 560組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)為2 048?？紤]到實(shí)時(shí)更新，以前期500組(即16.7小時(shí))的數(shù)據(jù)為樣本分別訓(xùn)練DCSAE(結(jié)構(gòu)如表1)。每小組數(shù)據(jù)皆混加高斯白噪聲，加噪強(qiáng)度隨機(jī)，但不超過最高幅值的50%；共加5組，則訓(xùn)練樣本數(shù)都擴(kuò)充為原始數(shù)據(jù)的5倍。

表1 DCSAE結(jié)構(gòu)表

再將前期500組原始數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的深度卷積稀疏自編碼器模型，提取其特征層為證據(jù)以構(gòu)建標(biāo)定證據(jù)空間；再以50組數(shù)據(jù)為輸入，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采集并輸入上述已訓(xùn)練模型，提取其特征層為證據(jù)以構(gòu)建過程證據(jù)空間。核函數(shù)采用高斯核函數(shù)。此時(shí)，標(biāo)定證據(jù)空間的半徑為0.584 1，中心坐標(biāo)為(0.275 3,0.724 7,0.275 4)；過程證據(jù)空間的半徑變化曲線和兩空間中心距變化曲線圖分別如圖5(a)、(b)所示，同時(shí)也可以得到軸承的運(yùn)行可靠性變化曲線，如圖5(c)所示。

(a) 過程證據(jù)空間半徑全壽命變化曲線

4.2.2 數(shù)據(jù)更新

隨著軸承的運(yùn)行，數(shù)據(jù)隨之更新，意味著標(biāo)定證據(jù)集可以隨之?dāng)U充。若將運(yùn)行可靠度為1的采集點(diǎn)重新加入訓(xùn)練深度卷積稀疏自編碼器，并組成標(biāo)定證據(jù)集，則可形成新的標(biāo)定證據(jù)空間。相應(yīng)地，標(biāo)定證據(jù)集擴(kuò)充到1 000組(即前33.3 h的數(shù)據(jù))時(shí)，軸承的運(yùn)行可靠性變化曲線如圖6所示。

圖6 標(biāo)定證據(jù)數(shù)為1 000時(shí)的全壽命運(yùn)行可靠度

4.2.3 結(jié)果分析

參考帕累托法則，將80%定義為運(yùn)行可靠度的閾值。觀察圖5(c)，時(shí)序到達(dá)采集點(diǎn)1 405點(diǎn)(即運(yùn)行到468.3 h)時(shí)，運(yùn)行可靠度下降到72.1%，其后出現(xiàn)間隔沖擊振蕩，在1 657)點(diǎn)(552.2 h，再次突破80%，直至1 818點(diǎn)(606 h)后，運(yùn)行可靠度快速振蕩下降，直到為零。觀察圖6，以1 858點(diǎn)(619.3 h)為界，前期運(yùn)行可靠度評(píng)估值較為穩(wěn)定，其后沖破80%，并快速失去直至為零。

比較圖5(c)和圖6，標(biāo)定證據(jù)集的大小對(duì)運(yùn)行可靠性評(píng)估有較為顯著的影響。當(dāng)標(biāo)定證據(jù)集較大時(shí)，評(píng)估結(jié)果比較穩(wěn)定，不易出現(xiàn)誤判，但對(duì)故障的出現(xiàn)與發(fā)展不夠敏感。

本方法運(yùn)行可靠度的意義與傳統(tǒng)可靠度有明顯的區(qū)別。傳統(tǒng)可靠性中對(duì)可靠度的定義，其實(shí)質(zhì)是可靠性評(píng)估對(duì)象與該對(duì)象樣本的總體特性進(jìn)行橫向?qū)Ρ鹊玫降?，而本方法中的可靠性，其?shí)質(zhì)是待評(píng)估對(duì)象標(biāo)定證據(jù)與過程證據(jù)之間的實(shí)時(shí)縱向?qū)Ρ?。以本案例來說，軸承在606 h的可靠度是76.46%；對(duì)傳統(tǒng)可靠性而言，意味著該軸承運(yùn)行到606 h時(shí)，該類軸承樣本里仍有76.46%的軸承仍能正常運(yùn)行，它的結(jié)果是間接的，從哲學(xué)的角度來說，是特殊向一般的映射；而對(duì)本方法的運(yùn)行可靠性而言，該軸承運(yùn)行到606 h，僅有76.46%的證據(jù)與標(biāo)定證據(jù)相同，它的結(jié)果更為直接，是從特殊到特殊的映射關(guān)系。

在本案例的分析中，也嘗試運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)稀疏自編碼器提取證據(jù)，并考慮了網(wǎng)絡(luò)層數(shù)變化和不同的損失函數(shù)(包括交叉熵?fù)p失函數(shù)、平方損失函數(shù)和KL散度損失函數(shù)等)，均不能很好的提取證據(jù)并開展運(yùn)行可靠性評(píng)估。也嘗試了多種不同的DCSAE的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，均能較好的提取出證據(jù)特征，并完成運(yùn)行可靠性評(píng)估，說明DCSAE除了能減少人為干預(yù)，也具有較好的穩(wěn)健性。

另外，需特別說明，(1)由于本試驗(yàn)數(shù)據(jù)采樣間隔過大(每20 min設(shè)置一個(gè)采集點(diǎn))，對(duì)運(yùn)行可靠性的評(píng)估精度有較大的影響，如果減少數(shù)據(jù)采集間隔，提高每次采集的采樣點(diǎn)數(shù)量，相信能顯著地提高運(yùn)行可靠性的評(píng)估精度。(2)目前似乎尚難以找到有力的證據(jù)支撐本方法對(duì)早期微弱故障的發(fā)現(xiàn)有指導(dǎo)意義；試驗(yàn)軸承拆卸后發(fā)現(xiàn)是內(nèi)圈故障，由公式計(jì)算，該軸承內(nèi)圈故障特征頻率為297 Hz，用二代小波[19]做4層分解后計(jì)算該軸承在295～300 Hz處幅值的全壽命變化曲線，如圖7；僅可分辨出軸承在運(yùn)行到采集點(diǎn)1 927(即642.3 h)后，該軸承故障頻率處的幅值總體上確有開始上升的趨勢(shì)。

圖7 軸承內(nèi)圈故障特征頻率幅值全壽命變化曲線

5 結(jié) 論

本文提出基于DSES的軸承運(yùn)行可靠性評(píng)估，以原始振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入，不需要采用復(fù)雜的信號(hào)處理方法，預(yù)處理過程簡(jiǎn)單，其評(píng)估過程中人工干預(yù)較少，其評(píng)估結(jié)果能更好地反映軸承狀態(tài)變化的“個(gè)性”并有較好的可視性，將有助于提高運(yùn)行可靠性評(píng)估的智能化水平。